在2023年，AI技术已经渗透到我们生活的方方面面，无论是你的手机还是电脑，AI都在默默工作，帮你推荐音乐、电影、朋友，甚至还能帮你写文章，但你知道吗？在这些看似无处不在的AI背后，隐藏着无数有趣的职场机会，我们就来聊聊大模型AI相关岗位，看看这些 jobs 到底是啥味儿。
一、算法工程师：AI的幕后英雄
咱们得说说算法工程师，这是AI岗位中门槛最高的角色之一，算法工程师的工作就是研究和开发各种AI算法，让这些算法能够更好地理解和处理数据。
举个栗子，假设你有一个新闻推荐系统，算法工程师就需要设计一个算法，让系统能够根据用户的阅读历史和兴趣，推荐他们可能喜欢的新闻，听起来简单，但实际操作起来可不简单，得考虑数据量大、算法效率高、模型准确率高等问题。
还有人说，算法工程师是AI的"造物主"，因为他们负责把抽象的算法变成看得见的、用得着的AI应用，不过呢，这也意味着算法工程师需要有扎实的数学基础，对各种算法原理如数家珍，如果你觉得自己在这方面还有提升空间，那就要多学习机器学习、深度学习相关的知识了。
二、数据科学家：从数据中发现宝藏
咱们聊聊数据科学家，这个岗位听起来和算法工程师有点像，但其实更偏向于应用层面，数据科学家的工作就是从大量的数据中提取有价值的信息，然后用这些信息来指导业务决策。
一个电商网站的数据科学家可能会分析用户的行为数据，看看哪些商品组合销售效果最好，然后根据这些数据调整库存和推荐策略，听起来是不是很酷？但实际操作起来呢？得有敏锐的数据直觉，还得会用各种数据分析工具，比如Python、R、Tableau之类的。
数据科学家的工作不仅仅是" crunch numbers "，更需要有一定的创造力，因为有时候数据背后的故事并不是那么直接明了，需要你去挖掘、去想象，如果你觉得数学不够好，或者对编程不感冒，这个岗位可能不是你的菜，不过，话说回来，数据科学是一个非常热门的领域，未来的发展前景非常光明。
三、AI产品经理：从产品到生活的 bridge
然后是AI产品经理，这个岗位听起来有点复杂，但其实主要是把AI技术转化成实际的应用，让普通用户能够享受到这些技术带来的便利。
一个智能音箱的AI产品经理就需要设计如何让音箱更好地理解用户的语音指令，如何优化音箱的硬件和软件协同工作，听起来是不是很有趣？但实际操作起来呢？得有敏锐的市场洞察力，还得会和工程师、设计师、市场部门的人打交道。
AI产品经理的工作不仅仅是" product "，更需要有一定的战略眼光，因为AI技术虽然强大，但如果没有一个清晰的商业模式，技术再好也是纸上谈兵，AI产品经理需要了解AI技术的前沿发展，同时也要了解市场需求，这样才能设计出真正有价值的AI产品。
四、AI训练师：让AI学习的人
咱们聊聊AI训练师，这个岗位的工作就是设计和实施各种AI训练方案，让AI能够从数据中学习，从而完成各种任务。
一个自然语言处理训练师就需要设计各种语言模型，让AI能够更好地理解和生成自然语言，听起来是不是很酷？但实际操作起来呢？得有扎实的编程能力，还得会用各种机器学习框架，比如TensorFlow、PyTorch之类的。
AI训练师的工作不仅仅是" train "，更需要有一定的创新能力，因为有时候训练数据可能不够好，或者训练目标不够明确，这时候就需要你来设计新的训练方法，或者改进现有的方法，如果你喜欢挑战，喜欢解决复杂的问题，这个岗位可能会适合你。
五、AI测试工程师：让AI不坑用户
咱们说说AI测试工程师，这个岗位的工作就是确保AI系统在运行过程中不会出问题，不会让用户或企业蒙受损失。
一个自动驾驶汽车的AI测试工程师就需要设计各种测试方案，确保汽车在各种情况下都能安全运行，听起来是不是很紧张？但实际操作起来呢？得有扎实的编程能力，还得会用各种测试工具，比如JMeter、Bugzilla之类的。
AI测试工程师的工作不仅仅是" test "，更需要有一定的系统思维，因为AI系统往往涉及复杂的算法和数据流程，测试工程师需要从多个角度去检查系统的稳定性和可靠性，如果你喜欢细致的工作，喜欢解决问题，这个岗位可能会适合你。
大模型AI相关岗位虽然各有特点，但它们都有一个共同点：那就是技术性强，需要扎实的数学、编程和逻辑思维能力，不过，如果你觉得这些岗位太难，或者对技术不太感兴趣，也可以考虑转行到AI相关的其他领域，比如数据分析、市场营销、用户体验设计等等，毕竟，AI技术已经渗透到我们生活的方方面面，哪里都需要懂一点AI的人才。
送大家一句话：AI时代，技术只是工具，而人才才是关键！
